【経験者歓迎】リクルートグループにおけるデータ利活用を推進するBIエンジニア

年収

485万円〜1,640万円

勤務地

東京都

職務内容

仕事内容

『ホットペッパーグルメ』、『SUUMO』、『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。その中でデータドリブンな意思決定支援を実現するために、ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境の整備や BI ダッシュボードの開発などを推進します。

【BIダッシュボードの設計・最適化】
・数百万〜数千万件のデータを扱うダッシュボードをTableau/Looker(Looker Studio)などのBIツールで構築
・経営層やビジネス部門が日々の意思決定に使うため、パフォーマンス最適化（クエリ負荷軽減、キャッシュ制御）やUX設計が求められる
例：Tableau Cloud経由でBigQueryに発行されるクエリの最適化、ビューのキャッシュ制御による負荷軽減

【BigQueryを用いたデータマートの構築・運用】
・サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集して、利用できるように加工して提供
・Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計、開発
・dbtやdataformなど、transformationツールを使ったチーム開発が求められる

【データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント】
・TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる
・データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する

ポジションの魅力

【社会的インパクトの大きいデータに関われる】
リクルートグループの大規模サービス群の裏側で、数百万〜数千万規模のユーザーデータを扱い、社会に影響を与える意思決定を支援できます。

【大規模なデータ処理を経験できる】
数億レコード規模のデータを扱い、サービス本体、営業、マーケ、アクセスログなど取得元の異なるデータの統合・加工を実現するスケーラブルな基盤を構築する経験ができます。

【規模が大きいだけでなく、複雑性の高いデータ構造の設計に関われる】
1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照し、結合するため、処理量やスピードを改善するための、データ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。

【大規模且つ、複雑性の高いデータに対する効率化を経験できる】
dbtやDataformを活用し、データパイプライン処理の効率化を図っています。また、開発効率を上げるため、CI/CDを使った開発プロセス支援の実装・運用を経験できます。

【技術とビジネスの両面で成長できる】
単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。

【AIを活用してデータ業務を高度化できる】
社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化したことで、調査/要件定義の工数を約1/3、クエリ作成/レビューを約1/2に削減しました。

【スキルアップ支援】
社内勉強会や技術共有文化も活発で、学び続けられる環境です。

※参考ページ
「膨大な生データに触れ、要件定義から関与。BIエンジニアに聞く、事業と一体で進めるデータ活用の面白さ」
https://www.wantedly.com/companies/nijibox/post_articles/995445

「一枚岩の「巨大SQL」から脱却するために。Airペイ新機能のデータ基盤を支える、ニジボックスの技術力」
https://hatenanews.com/articles/2026/02/27/103000

「データエンジニアの「キャリアパス」を増やしたい。リクルートグループのニジボックスに聞く、成長支援の哲学」
https://hatenanews.com/articles/2025/08/28/103000

「現場のデータエンジニアが語る、NIJIBOXでの実務と取り組み」
https://www.youtube.com/watch〜v=ulwws-27T5U

★その他ニジボックスでのワークスタイルが分かる、ブログ記事もご参照ください
メンバーや社内の雰囲気、自由に学べてスキルアップできる環境を感じていただけたらうれしいです！
・【社員インタビュー】Wantedly...https://www.wantedly.com/companies/nijibox/feed
・【メンバー執筆】Qiita...https://qiita.com/organizations/nijibox
・【オフィシャルブログ】…https://nijibox.jp/blog/
・【運営メディア】POSTD…https://postd.cc/
・【運営イベント】…https://nijibox.connpass.com/
・【データマネジメント採用特設サイト】…https://career.nijibox.jp/data-management

【キャリアの広がり】
プロダクトグロースエンジニア（データエンジニア）、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動によりさまざまな領域にスキルやキャリアを広げることができます。

開発環境

言語：SQL、Python
BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio
クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など）
AI関連：社内ナレッジを学習させた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用）
その他：Adobe Analytics、Github、Docker、dbt など

必須スキル/経験

SQLを用いたデータ抽出・加工経験（2年以上）をお持ちの上で、下記いずれかのご経験
・データマートの構築経験（2年以上）
・BIツールを用いたダッシュボード設計・運用経験（2年以上）（Tableau / Looker / Looker Studio だと尚良し）
・データ処理 / ETLの実装経験（2年以上）
・クラウド環境（CCP, AWS, Azure）でのデータ分析基盤構築経験（BigQuery、Cloud Functions、Cloud Storageなど）（2年以上）
・システム開発やDB設計経験（2年以上）

歓迎スキル/経験

下記いずれかのご経験
・データエンジニアリング（モデリングやデータウェアハウス構築）の経験
・DWH製品を利用したSQLの開発・運用経験
・事業やプロダクトにおける KPI 定義・可視化・データ分析の経験
・データの可視化・レポーティング経験
・SQL を用いた分析用データマートの設計・開発・運用経験
・システムの設計/開発/試験/運用の実務経験
・DMBOK に関する知識、およびそれをもとにしたデータ環境改善の経験
・開発チームのリード経験
・レビュー担当者（品質担保の担当者）としてエンジニアメンバーへの技術レビューの経験
・ビジネス部門との要件定義・折衝経験
・データ品質管理・CI/CDによる運用自動化の知見
・PM/PLなどのプロジェクトリーディングの経験
・カンファレンスの発表やブログ等の社外への技術発信経験
・OSS への貢献経験

求める人物像

・技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方
・GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方
・ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方
・システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方
・当事者意識を持ち、机上の空論で負わせるのではなく自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方
・物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方
・現場や一次情報まで自ら取りに行き、物事を構造的にとらえて、課題の背景や真因を筋道を立てて捉えられる方
・限られたリソース（時間・人）を踏まえ、システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、実現性と成果の両面から優先順位をつけて行動できる方
・課題に対して当事者意識を持ち、最後までやり遂げようと努力出来る方

【雇用形態】
Full-time

【雇用形態補足】
正社員(ゼネラリスト職社員)
・契約期間の定め：なし
・試用期間：あり(6ヶ月)

企業名

株式会社ニジボックス

本社所在地

東京都千代田区九段北1丁目14-6 九段坂上KSビル南棟4階

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

【休日・休暇】年間休日140日＋指定休5日 ※土曜日、日曜日、国民の祝日を考慮し、会社カレンダーの定めるところによる・年次有給休暇（※入社時に15日（うち5日は指定休として消化））・ストック休暇・出産育児休暇・ケア休暇・転勤休暇・公傷休暇・慶弔休暇・産前産後休暇・看護休暇・介護休暇・裁判員休暇・F休暇

情報更新日

2026/07/29

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

485万円〜1,640万円

リモートワーク

平均年齢

ポジションの魅力

リクルートグループの大規模データへのアクセス:
ホットペッパーグルメ・SUUMO・Airビジネスツールズなど、国内有数の巨大サービス群から日々蓄積される数百万〜数千万件規模のデータを扱える環境です。TB〜PB級の実データに触れる機会は、他では得難い希少な経験となります。
データドリブン文化の最前線での意思決定支援:
経営層やビジネス部門が日々の意思決定に使うダッシュボードを直接構築することで、事業成果に直結する仕事に携われます。データが実際のビジネス判断に活かされる達成感を味わえます。
モダンなデータ基盤技術スタックの活用:
BigQuery・Tableau/Looker（Looker Studio）・dbt・Dataformなど、業界標準のモダンツールを日常的に使いこなすことができます。ソフトウェアエンジニアリングの手法を取り入れたチーム開発が求められ、高い専門性を磨けます。
充実した働き方・ワークライフバランス:
原則フルリモートワーク、コアタイムなしのフルフレックス制度、年間休日約145日、半期ごとのフレキシブル休日付与、月間平均残業時間は約5時間（2024年4月〜2025年3月実績）と、非常にホワイトな労働環境が整っています。
リクルートグループのブランド・ネットワーク:
2010年にリクルートの新規事業研究機関から分社化した会社であり、リクルートグループの安定した基盤のもとで事業展開。グループ内の多彩なプロフェッショナルとの共創機会や、メンター制度などを通じた成長環境が整っています。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

TableauまたはLooker（Looker Studio）等のBIツールを用いたダッシュボード構築・運用経験
BigQueryを用いたデータマートの設計・構築・運用経験
SQLを活用したデータ抽出・加工・分析経験
dbtまたはDataform等のtransformationツールを用いたチーム開発経験
Webログ・広告・CRMなど複数データソースの統合・分析経験

必須スキル（ソフト）

データドリブンな思考力:
データを単なる数字として捉えるのではなく、経営やビジネス課題の解決に活かすための思考・分析力が必要です。
ステークホルダーとのコミュニケーション能力:
経営層やビジネス部門など、技術的な知識が必ずしも豊富でないメンバーに対して、データ分析の意図や結果をわかりやすく説明・提案できる能力が求められます。
品質・信頼性への責任感:
TB〜PB級の大規模データを扱うため、データテストの実施やメタデータ管理など、データ品質の維持・向上に対して高い責任感を持って取り組む姿勢が重要です。
チームでの協調・推進力:
dbtやDataformを活用したチーム開発が前提となるため、他メンバーと協調しながら仕様・ロジックの共通認識を形成し、プロジェクトを前進させる推進力が求められます。
自律的な学習・変化への適応力:
データエンジニアリングの技術は急速に進化しています。新しいツールや手法に対して自ら学習し、変化の主体者として行動できる姿勢が求められます。

歓迎スキル

クエリパフォーマンスチューニング経験:
Tableau CloudやBigQuery上で発行されるクエリの最適化、ビューのキャッシュ制御など、パフォーマンス改善の実績があると即戦力として活躍できます。
データマネジメント・セキュリティの知識:
TB〜PB規模のデータに対するセキュリティ設計やメタデータ管理の経験があると、より高度な業務に早期に携われます。
UX設計・ダッシュボードデザインの知識:
エンドユーザー（経営層・ビジネス部門）が直感的に使えるBI画面のUX設計経験があると、ダッシュボード品質向上に大きく貢献できます。
Pythonなどのプログラミング経験:
データ処理の自動化やETLパイプラインの構築等において、Pythonなどのスクリプト経験があるとより幅広い業務に対応可能です。
広告・CRM・Webログ等の業務データへの理解:
ホットペッパーグルメ・SUUMOなどのサービスに関連する広告・顧客接点・営業データの業務知識があると、データマートの要件理解がスムーズです。

この求人で得られるスキル

大規模データ基盤の設計・運用スキル:
TB〜PB級のデータを扱うBigQueryベースのデータマートの設計・構築・運用を経験することで、エンタープライズレベルのデータエンジニアリングスキルが身に付きます。
BIダッシュボード開発とパフォーマンス最適化スキル:
Tableau/LookerによるBIダッシュボードの構築から、クエリ最適化・キャッシュ制御まで一貫して担当することで、高度なBI開発スキルが習得できます。
データマネジメント・品質管理の実務経験:
セキュリティ管理・メタデータ管理・データテストの実装など、データガバナンスに関する実践的な知識を習得できます。
ソフトウェアエンジニアリング的データ開発手法:
dbt・Dataformを活用したチーム開発や、CI/CDを意識したデータパイプライン管理など、モダンなアナリティクスエンジニアリングの手法が身に付きます。
ビジネス課題をデータで解決するコンサルティング力:
経営層・ビジネス部門と直接連携しながらデータ分析環境を整備することで、技術力とビジネス理解を兼ね備えたデータ人材としてのキャリアが築けます。

キャリアマップ

現在（BIエンジニア）
シニアBIエンジニア BigQuery・Tableau/Lookerを活用したデータマートの設計・運用実績を積み上げ、クエリ最適化や品質管理を自律的にリードできるシニアエンジニアへとステップアップします。
アナリティクスエンジニア／データエンジニアリングリード dbt・Dataformを用いたモダンなデータ変換基盤の設計・主導を担い、チーム全体のデータ開発標準化や技術推進を牽引するリードポジションを目指せます。
データサイエンティスト／BIコンサルタント BI開発で培ったビジネス理解と技術力を基盤に、機械学習・予測分析などより高度なデータ活用や、クライアントへの戦略的提言を行うコンサルティング職へのキャリアパスもあります。
データマネージャー／データ部門責任者データ品質管理・セキュリティ・ガバナンスの実務経験を積み、組織全体のデータ戦略を統括するマネージャー・責任者へのキャリアが開かれています。

AI 口コミまとめ

ニジボックスは、フルリモートワーク・フルフレックス制度・年間休日約145日など、働き方の柔軟性において非常に高い評価を得ています。月間平均残業時間が約5時間（2024年4月〜2025年3月実績）と労働時間管理が徹底されており、ワークライフバランスを重視する方には魅力的な環境です。一方で、給与水準は業界平均と比べてやや低めという声も見られ、昇給ペースの遅さを指摘する意見も存在します。リクルートグループの子会社として安定基盤があり、大規模サービスの開発・運用経験を積める点が評価されています。

【ポジティブな評価】
1. 働き方の柔軟性：フルリモートワーク、コアタイムなしのフルフレックス制度、年間休日約145日、有給取得のしやすさが高く評価されています。業務指示がない限り出社不要で、副業（申請制）も認められており、自由度が高い働き方が実現できます。
2. 労働時間管理の徹底：月間平均残業時間が約5時間と非常に少なく、36協定の厳守など法令遵守意識が高く、過剰労働を防ぐ仕組みが整っています。
3. 福利厚生・休暇制度...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り426文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。